Amazon SageMaker JumpStart के साथ मॉडल तैनात और मूल्यांकन करें
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यह लेख Amazon SageMaker JumpStart का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात और मूल्यांकित करने के लिए एक कार्यप्रवाह का विवरण देता है। इसमें हाल की 2026 सुधारों पर जोर दिया गया है, जिसमें मॉडल हब में बेहतर मॉडल खोज और Hugging Face से एक-क्लिक तैनाती शामिल हैं। प्रस्तावित समाधान SageMaker Python SDK के माध्यम से मॉडल को खोजने, तैनात करने, परीक्षण करने और साफ़ करने के लिए एक पुन: उपयोग योग्य पायथन स्क्रिप्ट का उपयोग करता है। उपयोगकर्ता उन्हें तैनात करने से पहले कैटलॉग ब्राउज़ कर सकते हैं या प्रोग्रामेटिक रूप से मॉडल को फ़िल्टर कर सकते हैं, और फिर विलंबता या लागत जैसे विशिष्ट प्राथमिकताओं के लिए अनुकूलित पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए एंडपॉइंट विकल्पों के साथ उन्हें तैनात कर सकते हैं। मूल्यांकन चरण में विलंबता, आउटपुट लंबाई और जनरेट दर जैसे प्रमुख प्रदर्शन मेट्रिक्स को मापने के लिए नमूना प्रॉम्प्ट चलाना शामिल है। अंत में, संसाधन साफ़ सुथरा रखने के लिए प्रक्रिया एंडपॉइंट को हटाकर समाप्त होती है। यह दोहराने योग्य पैटर्न डेवलपर्स को गुणवत्ता, गति और लागत दक्षता के आधार पर विभिन्न मॉडलों की तुलना करने की अनुमति देता है।
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